package com.xiaoxin.search;

/**
 * <p>Description: 
 * 	查找：
 * 		1、顺序查找
 *		2. 二分查找
 * 		3. 插值查找
 *		4. 斐波那契查找
 *		5. 树表查找
 *		6. 分块查找
 *		7. 哈希查找
 * </p> 
 * @author 肖鑫
 * @date 2019年3月2日
 * 
 */
public class Search {
	
	public static void main(String[] args) {
		
	}

	/**
	 * 顺序查找
	 * 	说明：顺序查找适合于存储结构为顺序存储或链接存储的线性表。
	 * 	基本思想：顺序查找也称为线形查找，属于无序查找算法。从数据结构线形表的一端开始，顺序扫描，依次将扫描到的结点关键字与给定值k相比较，若相等则表示查找成功；若扫描结束仍没有找到关键字等于k的结点，表示查找失败。
	 * 	复杂度分析：查找成功时的平均查找长度为：（假设每个数据元素的概率相等） ASL = 1/n(1+2+3+…+n) = (n+1)/2 ;当查找不成功时，需要n+1次比较，时间复杂度为O(n);
	 * 	
	 * @param a
	 * @param value
	 * @param n
	 * @return 存在返回索引，不存在 返回-1
	 */
	public int SequenceSearch(int a[], int value, int n) {
		int i;
		for (i = 0; i < n; i++)
			if (a[i] == value)
				return i;
		return -1;
	}
	
	/**
	 * 二分查找 
	 * 	说明：元素必须是有序的，如果是无序的则要先进行排序操作。
	 *  基本思想：也称为是折半查找，属于有序查找算法。用给定值k先与中间结点的关键字比较，中间结点把线形表分成两个子表，若相等则查找成功；若不相等，再根据k与该中间结点关键字的比较结果确定下一步查找哪个子表，这样递归进行，直到查找到或查找结束发现表中没有这样的结点。
	 *  复杂度分析：最坏情况下，关键词比较次数为log2(n+1)，且期望时间复杂度为O(log2n)；
	 *  
	 * @param a
	 * @param value
	 * @param n
	 * @return
	 */
	//折半查找
	public int BinarySearch1(int a[], int value, int n) {
		int low, high, mid;
		low = 0;
		high = n - 1;
		while (low <= high) {
			mid = (low + high) / 2;
			if (a[mid] == value)
				return mid;
			if (a[mid] > value)
				high = mid - 1;
			if (a[mid] < value)
				low = mid + 1;
		}
		return -1;
	}
	//递归查找
	public int BinarySearch2(int a[], int value, int low, int high) {
		int mid = low + (high - low) / 2;
		if (a[mid] == value)
			return mid;
		if (a[mid] > value)
			return BinarySearch2(a, value, low, mid - 1);
		if (a[mid] < value)
			return BinarySearch2(a, value, mid + 1, high);
		return -1;
	}
	
	/**
	 * 插值查找
	 * 	基本思想：基于二分查找算法，将查找点的选择改进为自适应选择，可以提高查找效率。当然，差值查找也属于有序查找。
	 * 		注：对于表长较大，而关键字分布又比较均匀的查找表来说，插值查找算法的平均性能比折半查找要好的多。反之，数组中如果分布非常不均匀，那么插值查找未必是很合适的选择。
	 *  复杂度分析：查找成功或者失败的时间复杂度均为O(log2(log2n))。
	 * @param a
	 * @param value
	 * @param low
	 * @param high
	 * @return
	 */
	public int InsertionSearch(int a[], int value, int low, int high) {
		int mid = low + (value - a[low]) / (a[high] - a[low]) * (high - low);
		if (a[mid] == value)
			return mid;
		if (a[mid] > value)
			return InsertionSearch(a, value, low, mid - 1);
		if (a[mid] < value)
			return InsertionSearch(a, value, mid + 1, high);
		return -1;
	}

}
